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申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日：2021-09-28
公开（公告）日：2021-12-28
公开（公告）号：CN113850203A
专利技术分类：
专利摘要：本公开提供了一种粘连检测模型训练、粘连检测方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，涉及计算机视觉、深度学习等人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取通过前段光学相干断层摄影技术对同一眼部对象在明、暗环境下拍摄的明暗图像对和眼部对象是否存在粘连的标注结果，利用初始模型的特征提取模块提取明、暗特征后输入至该初始模型的对比模块，以标注结果作为初始模型的输出，基于明特征和暗特征之间的差异特征确定用于监督训练的对比损失函数后，对该初始模型进行训练，在该对比损失函数满足预设的第一跳出条件时跳出，得到粘连检测模型。应用该实施方式提供的粘连检测模型能够识别眼部图像中是否存在粘连。
专利权项：1.一种粘连检测模型训练方法，包括：获取通过前段光学相干断层摄影技术对同一眼部对象拍摄的明暗图像对，以及所述眼部对象是否存在粘连的标注结果；其中，所述明暗图像对中的明图像是在明亮环境下拍摄得到，暗图像是在黑暗环境下拍摄得到；利用初始模型的特征提取模块分别提取出所述明图像的明特征和所述暗图像的暗特征；将所述明特征和所述暗特征输入至所述初始模型的对比模块中，以所述标注结果作为所述初始模型的输出，基于所述明特征和所述暗特征之间的差异特征确定用于监督训练所述初始模型的对比损失函数后，对所述初始模型进行训练；响应于所述对比损失函数满足预设的第一跳出条件，将训练至当前的初始模型输出为粘连检测模型。
百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 粘连检测模型训练、粘连检测方法及相关装置
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